{"id":62367,"date":"2021-04-30T00:00:00","date_gmt":"2021-04-30T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/4-formas-en-que-las-herramientas-de-software-de-comparacion-de-listas-pueden-impulsar-sus-campanas-de-marketing\/"},"modified":"2026-01-01T11:39:32","modified_gmt":"2026-01-01T16:39:32","slug":"4-formas-en-que-las-herramientas-de-software-de-comparacion-de-listas-pueden-impulsar-sus-campanas-de-marketing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/4-formas-en-que-las-herramientas-de-software-de-comparacion-de-listas-pueden-impulsar-sus-campanas-de-marketing\/","title":{"rendered":"4 formas en que las herramientas de software de comparaci\u00f3n de listas pueden impulsar sus campa\u00f1as de marketing"},"content":{"rendered":"

Los datos de nombres y direcciones son fundamentales para determinar la exactitud del mercado y los clientes de una empresa y, posteriormente, el posicionamiento de sus productos. Los bancos, los proveedores de servicios sanitarios y otras instituciones, por ejemplo, realizan actividades de depuraci\u00f3n de datos de forma rutinaria (por ejemplo, elaboraci\u00f3n de perfiles<\/a>, fusi\u00f3n<\/a> y limpieza de datos ) para actualizar los campos de nombre y direcci\u00f3n y eliminar las anomal\u00edas derivadas de la introducci\u00f3n manual, la falta de estandarizaci\u00f3n y los errores del sistema.
\nSin embargo, los errores de omisi\u00f3n, ortograf\u00eda, redacci\u00f3n o puntuaci\u00f3n son s\u00f3lo una cara del problema de la mala calidad de los datos. Los campos de nombre duplicados, los formatos de campo incoherentes y la informaci\u00f3n de direcci\u00f3n abreviada pueden resultar un reto muy complejo.
\nPor lo tanto, la depuraci\u00f3n de datos<\/a> consistente en sofisticadas transformaciones de los formatos de nombres y direcciones puede ser una alternativa mucho mejor para mejorar la integridad general de los datos. Veamos c\u00f3mo DataMatch Enterprise de Data Ladder lo permite.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la depuraci\u00f3n de datos?<\/b><\/h3>\n

Seg\u00fan Techopedia, la depuraci\u00f3n de datos se refiere al \u00abprocedimiento de modificaci\u00f3n o eliminaci\u00f3n de datos incompletos, incorrectos, con formato inexacto o repetidos en una base de datos\u00bb, todos ellos errores que pueden comprometer negativamente la salud de los datos de la empresa.
\nLa depuraci\u00f3n de datos se utiliza indistintamente con la limpieza de datos<\/a>. Aunque el primero tiene m\u00e1s que ver con el establecimiento de controles de validaci\u00f3n y la eliminaci\u00f3n de duplicados, ambos tienen el objetivo final de eliminar las anomal\u00edas de los datos a efectos de su exactitud.
\nNormalmente, la depuraci\u00f3n de datos permite a las empresas detectar y depurar los siguientes tipos de datos err\u00f3neos:<\/p>\n

    \n
  1. Errores generales y b\u00e1sicos: <\/b>estos errores pueden introducirse en las bases de datos de las empresas, sobre todo debido a errores de introducci\u00f3n manual. Los errores ortogr\u00e1ficos o tipogr\u00e1ficos (\u00abJohnn\u00bb frente a \u00abJohn\u00bb), los errores de escritura (\u00abJOHN\u00bb, \u00abjohn\u00bb o \u00abjOHN\u00bb) y los errores de puntuaci\u00f3n (\u00abOConnor\u00bb frente a \u00abO’Connor\u00bb) entran en esta categor\u00eda.<\/li>\n
  2. Datos duplicados: <\/b>pueden existir entradas duplicadas debido a la falta de validaci\u00f3n adecuada de los campos de nombre y direcci\u00f3n. Un ejemplo com\u00fan es cuando una empresa tiene m\u00faltiples fuentes dispares, cada una de las cuales registra una versi\u00f3n \u00fanica del mismo nombre o registro de direcci\u00f3n.<\/li>\n
  3. Datos incoherentes:<\/b> se trata de errores de formato en forma de falta de informaci\u00f3n esencial o de datos transpuestos. Por ejemplo, la \u00abcalle de la avenida\u00bb puede registrarse como \u00abAve St\u00bb u omitir por completo los datos de la direcci\u00f3n secundaria. Ejemplos de datos transpuestos o de formato de datos err\u00f3neo pueden ser: ‘Smith John’ o ‘Mr. Smith’ en lugar de ‘John Smith’, ’68 Bridge Street, CT 06078, Suite 307′ en lugar de ’68 Bridge Street, Suite 307, Suffield, Connecticut, 06078′.<\/li>\n<\/ol>\n

    Transformaciones de nombres y direcciones de DataMatch Enterprise<\/b><\/h3>\n

    Encontrar y eliminar los datos duplicados y redundantes es una parte integral del proceso de depuraci\u00f3n de datos. Pero, \u00bfc\u00f3mo asegurarse de que cualquier coincidencia de los campos de nombre y direcci\u00f3n (especialmente entre fuentes de datos dispares) se realiza de forma similar para minimizar los falsos positivos y negativos?
    \nDespu\u00e9s de todo, puede haber muchos casos de nombres y direcciones aparentemente diferentes en m\u00e1s de una fuente de datos que pueden ser o no un duplicado. Tomemos el siguiente ejemplo de tres conjuntos de datos: Fuente A, Fuente B y Fuente C.
    \nFuente A<\/p>\n\n\n\n\n
    Nombre<\/th>\nSegundo nombre<\/th>\nApellido<\/th>\nDirecci\u00f3n<\/th>\nEstado<\/th>\n<\/tr>\n
    Michael<\/td>\nKeith<\/td>\nAndrews<\/td>\nSuite 35, calle Avenue<\/td>\nNY<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Fuente B<\/p>\n\n\n\n\n
    Nombre<\/th>\nN\u00famero de la calle<\/th>\nEstado<\/th>\n<\/tr>\n
    Mike<\/td>\n123 Ave St.<\/td>\nNY<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Fuente C<\/p>\n\n\n\n\n
    Nombre<\/th>\nN\u00famero de la calle<\/th>\nC\u00f3digo postal<\/th>\n<\/tr>\n
    Sr. Andrews<\/td>\nCasa 35, 123 NY<\/td>\n10001<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Cada fuente de datos tiene un formato diferente para registrar los nombres y las direcciones. Al ver estas fuentes, puede parecer que Michael Keith Andrews, Mike y el Sr. Andrews son tres personas diferentes a primera vista. Pero si se examina detenidamente, es probable que se trate de la misma persona y que se hayan registrado tres variaciones diferentes en m\u00faltiples fuentes.As\u00ed que esta es la pregunta clave: \u00bfc\u00f3mo identificar los nombres que deben coincidir y los que no? Para encontrar si hay datos duplicados y redundantes en muchas fuentes de datos, los diferentes formatos de los campos deben ser estandarizados para permitir un cotejo m\u00e1s f\u00e1cil, como se muestra a continuaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n
    Fuente de datos<\/th>\nPrefijo<\/th>\nNombre<\/th>\nSegundo nombre<\/th>\nApellido<\/th>\nDirecci\u00f3n 1<\/th>\nDirecci\u00f3n 2<\/th>\nEstado<\/th>\nC\u00f3digo postal<\/th>\n<\/tr>\n
    A<\/td>\n<\/td>\nMichael<\/td>\nKeith<\/td>\nAndrews<\/td>\nCalle de la Avenida<\/td>\nSuite 35<\/td>\nNY<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    B<\/td>\n<\/td>\nMike<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n123 Ave St.<\/td>\n<\/td>\nNY<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    C<\/td>\nEl Sr.<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\nAndrews<\/td>\n123<\/td>\nSuite 35<\/td>\nNY<\/td>\n10001<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Al ordenar los datos en el formato anterior, podemos decir que hay una alta probabilidad de que las tres entidades sean la misma persona.<\/p>\n

    \u00bfC\u00f3mo funciona? <\/b><\/h3>\n

    DataMatch Enterprise<\/a> viene equipado con transformaciones de datos integradas para corregir los formatos incoherentes de los campos de nombre y direcci\u00f3n. Al hacer clic en cualquiera de las transformaciones elegidas del men\u00fa desplegable que se muestra a continuaci\u00f3n, Datamatch Enterprise puede organizar autom\u00e1ticamente los campos elegidos en incrementos m\u00e1s peque\u00f1os para garantizar la conformidad de los formatos.\"\"`<\/p>\n

    Figura 2<\/span><\/p>\n

    De este modo, los registros pueden compararse f\u00e1cilmente entre s\u00ed y definir las reglas de correspondencia adecuadas (por ejemplo, correspondencia difusa, fon\u00e9tica o exacta) para la resoluci\u00f3n de entidades<\/a>, la deduplicaci\u00f3n<\/a> y el enriquecimiento de los datos maestros<\/a>.<\/p>\n

    Modificaci\u00f3n de los campos de nombre<\/b><\/h4>\n

    Para transformar los campos de nombre, seleccione la pesta\u00f1a de la fuente de datos (\u00abNuevos registros de prospectos\u00bb) que ha importado, pase el rat\u00f3n por encima del campo \u00abTipo\u00bb situado junto al campo de nombre (\u00abNombre del contacto\u00bb) y elija \u00abNombre completo\u00bb en la lista desplegable.<\/p>\n

    \"\"
    Figura 3<\/figcaption><\/figure>\n

    Una vez que la transformaci\u00f3n surte efecto, las entradas del campo \u00abNombre de contacto\u00bb se ordenan en prefijo, nombre, segundo nombre, apellido, sufijo y nombre com\u00fan, como se muestra en la figura 4. El campo del nombre com\u00fan es generado por la biblioteca de apodos propiedad de DataMatch Enterprise y es una caracter\u00edstica adicional para mejorar los v\u00ednculos entre el apodo y el nombre com\u00fan (por ejemplo, Vic como V\u00edctor, Tom como Tom\u00e1s).<\/p>\n

    \"\"
    Figura 4<\/figcaption><\/figure>\n

    Modificaci\u00f3n de los campos de direcci\u00f3n <\/b><\/h4>\n

    Tambi\u00e9n puede utilizar la transformaci\u00f3n \u00abDirecci\u00f3n\u00bb para dividir los campos de direcci\u00f3n en Direcci\u00f3n 1 y Direcci\u00f3n 2, ciudad, estado y otros incrementos. Al igual que en la transformaci\u00f3n de \u00abNombre completo\u00bb, puede hacer clic en \u00abDirecci\u00f3n\u00bb para aplicar los cambios.<\/p>\n

    \"\"
    Figura 5<\/figcaption><\/figure>\n

    Al hacer clic en la transformaci\u00f3n, los datos de la Direcci\u00f3n 1 se dividen en otros subcampos, como se muestra en la Figura 6.<\/p>\n

    \"\"
    Figura 6<\/figcaption><\/figure>\n

    A continuaci\u00f3n, puede elegir los campos pertinentes para su nuevo campo de direcci\u00f3n personalizado mediante la opci\u00f3n \u00abCombinar campos\u00bb. Por ejemplo, puede elegir un n\u00famero de calle, una calle y un c\u00f3digo postal y crear un nuevo campo de direcci\u00f3n.<\/p>\n

    \"\"
    Figura 7<\/figcaption><\/figure>\n

    Comparaci\u00f3n y deduplicaci\u00f3n <\/b><\/h4>\n

    Tras estandarizar los campos seg\u00fan un formato establecido, podemos asignar cada campo con mayor precisi\u00f3n para lograr una mayor puntuaci\u00f3n de coincidencia y minimizar los falsos positivos y negativos. Tomando el ejemplo de los campos de nombre de la Figura 4, podemos decidir hacer coincidir los nombres con los nombres y los apellidos con los apellidos en las dos fuentes de datos utilizando la coincidencia difusa<\/a> de la siguiente manera:<\/p>\n

    \"\"
    Figura 8<\/figcaption><\/figure>\n

    A continuaci\u00f3n, las coincidencias se combinan en identificaciones de grupo separadas y las puntuaciones de coincidencia resultantes pueden utilizarse para identificar registros duplicados y dorados.<\/p>\n

    \"\"
    Figura 9<\/figcaption><\/figure>\n

    Conclusi\u00f3n:<\/b><\/h3>\n

    Es inevitable que los campos de nombre y direcci\u00f3n existan en distintos formatos en las bases de datos, archivos de Excel, aplicaciones empresariales, etc. Organizaciones como los bancos, los proveedores de servicios sanitarios y otras instituciones no pueden permitirse pasar por alto la m\u00e1s m\u00ednima discrepancia en los formatos para que repercuta negativamente en su precisi\u00f3n de cotejo<\/a> y deduplicaci\u00f3n.
    \nPara superar este reto, las transformaciones de los campos de nombre y direcci\u00f3n de DataMatch Enterprise permiten a las empresas garantizar mapeos similares y detectar f\u00e1cilmente las entradas redundantes o duplicadas para maximizar la integridad de sus datos.
    \nPara obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre las soluciones de depuraci\u00f3n de datos de DataMatch Enterprise, haga clic     aqu\u00ed<\/a>.
    \n\"\"<\/p>\n

    C\u00f3mo funcionan las mejores soluciones de concordancia difusa de su clase: Combinando algoritmos establecidos y propios<\/b><\/p>\n


    \nDescargar
    \n<\/a><\/p>\n

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    Los datos de nombres y direcciones son fundamentales para determinar la exactitud del mercado y los clientes de una empresa y, posteriormente, el posicionamiento de sus productos. 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